Science Signs Lexicon

science signs lexicon

Science Signs Lexicon

 

Il video dizionario online dei termini scientifici in Lingua dei Segni Americana (ASL)

con i consigli per l’utilizzo dei segni nelle lezioni Tips for Sign Communication in the Classroom che include una vasta sezione di esempi.

Science Signs Lexicon è il risultato degli sforzi dell’Istituto universitario RIT – Rochester Institute of Technology –   un istituto specializzato dal 1829 nella formazione di professionalità tecnologiche e dal 1965 nell’offerta formativa a studenti sordi.  Di fatto è anche la prima e più grande università tecnologica del mondo per gli studenti non udenti o con problemi di udito.

Il  National Technical Institute for the Deaf  (NTID) si trova a Rochester, nello stato di NewYork.

Propone corsi per l’insegnamento di materie scientifiche a studenti sordi segnanti attraverso tecniche didattiche che includono spiegazioni frontali segnate, utilizzo di video e di animazione utilizzando appunto il Science Signs Lexicon

persegue lo sviluppo di una produzione linguistica  in ASL nel settore tecnologico e scientifico, frutto degli sforzi dell’istituto fondato nel 1989 The International Center of Hearing and Speech;

e associa all’offerta per sordi la proposta formativa per interpreti della Lingua dei Segni ASLIE – American Sign Language and Interpreting – Education.

 

Come ogni Università di ambito tecnologico che si rispetti… grazie alle menti versatili e geniali dei propri studenti…  mostra una grande passione per i manga!

TORA-CON

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 Science Signs Lexicon

Componenti non manuali della ASL. Nuovo studio

Le componenti non manuali della ASL. Nuovo studio

Discriminant Features and Temporal Structure of Nonmanuals in American Sign Language.

C. Fabian Benitez-Quiroz, Kadir Gökgöz, Ronnie B. Wilbur, Aleix M. Martinez
The Ohio State University, Columbus, Ohio, United States of America
Published: February 06, 2014
Editor: Emmanuel Andreas Stamatakis, University Of Cambridge, United Kingdom
DOI: 10.1371/journal.pone.0086268

Abstract*

Per definire completamente la grammatica della lingua dei segni americana ( ASL ) , occorre costruire un modello linguistico dei suoi componenti non manuali .

Sebbene siano stati compiuti significativi progressi  per comprendere le caratteristiche che definiscono le componenti manuali della ASL , dopo anni di ricerca , resta ancora molto da fare per scoprire i componenti discriminanti non manuali .

L’ ostacolo principale al raggiungimento di questo obiettivo è la difficoltà di correlare le caratteristiche facciali e le caratteristiche linguistiche, soprattutto perché queste correlazioni possono essere temporalmente definiti . Per esempio, una caratteristica del viso (ad esempio: la testa si abbassa) occorre alla fine del movimento di un’altra caratteristica del viso (ad esempio: sopracciglia si spostano verso l’alto), può specificare un condizionale ipotetico, ma solo se questo rapporto viene mantenuta nel tempo. In altri casi, la singola occorrenza di un movimento (ad esempio: sopracciglia spostate verso l’alto) può essere indicativo della stessa costruzione grammaticale.

Nel presente lavoro , si introduce un approccio linguistico-computazionale per svolgere efficacemente questa analisi.

In primo luogo, un modello linguistico della faccia viene utilizzato per annotare manualmente il grande insieme di 2.347 video di componenti non manuali ASL (compresi decine di migliaia di frame).

In secondo luogo, un approccio computazionale viene utilizzato per determinare quali caratteristiche del modello linguistico sono più informativi delle regole grammaticali oggetto di studio.

Abbiamo usato l’approccio proposto per studiare cinque tipi di frasi-condizionali ipotetici , sì/no , WH-domande, WH-domande posposte, e asserzioni – più le loro polarità – positive e negative .

I nostri risultati verificano le diverse componenti non manuali del modello standard della  ASL e, soprattutto, identificano diverse caratteristiche precedentemente non dichiarata e la loro relazione temporale. In particolare, i nostri risultati hanno scoperto una complessa interazione tra la posizione della testa e la forma della bocca. Questi risultati definiscono alcune strutture temporali di componenti non manuali della ASL precedentemente non rilevati da altri approcci.

* traduzione in italiano mia e di… google traduttore 😆

L’articolo (in inglese) lo leggete cliccando sul seguente link: Discriminant Features and Temporal Structure of Nonmanuals in American Sign Language 

Il File PDF (in lingua inglese) lo scaricate da QUI 

e invece cliccando sull’immagine seguente andate nel sito in cui è possibile prendere visione e scaricare il software ELAN – Linguistic Annotator

Componenti non manuali della ASL. Nuovo studio. Sistema di annotazione ELAN

Sistema di annotazione ELAN

Copyright: © 2014 Benitez-Quiroz et al. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

L’articolo è stato pubblicato su http://www.plos.org/  Organizzazione non-profit di scienziati impegnati a rendere la letteratura scientifica e medica liberamente accessibile agli scienziati e al pubblico

Componenti non manuali della ASL. Nuovo studio


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In Studi di Glottodidattica Università di Bari Vol. 4 n.1 (2010) di Raffaella Scelzi

 

Per il sistema di notazione ELAN: